그리고 어떻게 멈추지 않고 첫 번째를 얻을 수 있습니까? 모든 "불가항력"으로 동일한 행에서 테스트합니다. 아니면 순전히 이론적인 일종의 "정화" 시리즈가 될 것입니다. 일반적으로 이 모든 것이 추상화이지만 지금은 성능에 대한 이유를 알 수 없습니다 :o(
Sergey , 지금 스스로 결정하려고 하는 모든 것은 특정 차량의 작업 조건을 지정하기 위한 요구 사항으로 귀결됩니다. 지금까지 자료를 제시하기 위해 허용된 형식의 틀 내에서는 이것이 필요하지 않습니다. 나는 MTS의 모든 구성 요소의 작업 논리와 서로 간의 관계를 이해할 수 있는 디자인의 일반적인 기능을 전달하려고 합니다. 어떻게, 무엇을 세세하게 정리하느냐가 중요한 것이 아니라, 일반적이고 큰 것이 중요하다. 또한 이 접근 방식에서는 일반적으로 설명을 단순화하기 위해 시스템에 많은 인공 구조물이 도입되어 최종 결과에 흔적을 남기지 않고 결국 자체 파괴되며 건설의 중간 단계에서 잘못됩니다. 무한한 수의 세부 사항을 파헤치기 위해.
계속하자.
임의의 TS의 이익 로그에 대한 표현식을 얻었음을 상기하겠습니다. 이 로그는 뇌물의 FR에 의해 제공되고 작업은 1포인트, SL 및 TP 주문당 보증금 f 의 몫에 의해 결정됩니다. (포인트):
DC 커미션을 담당하는 구성원을 기능에 도입하려면 시스템에 스프레드가 도입될 때 FR 유형이 어떻게 영향을 받는지 알아야 합니다.
무화과에. 왼쪽은 스프레드 없이 운영되는 차량에 대한 뇌물 FR의 보기이고 오른쪽은 10포인트의 스프레드입니다. 뇌물 분배의 성격은 변하지 않고 가로축을 따라 정확히 10포인트 왼쪽으로 이동한 것을 알 수 있다. 그리고 마틴게일에서 작동하는 TS의 첫 번째 경우(MO = 0인 통합 CB - 가격대의 유사체) MO = 0이면 두 번째 경우 MO = Sp = -인 꾸준히 수익성이 없는 TS가 있습니다. 10점. 이제 함수의 가장 일반적인 형태를 결정하는 것이 어렵지 않을 것입니다. 이를 위해 왼쪽 DF g(h + Sp) 와 적분 한계를 Sp 값으로 "이동"해야 하기 때문입니다. 결과 표현식은 변수를 변경하여 쉽게 단순화하고 다음 형식으로 줄입니다.
즉, 스프레드의 존재는 각 거래에서 스프레드와 동일한 크기의 조각을 단순히 빼는 것과 같습니다... 글쎄, 실제로는 그렇습니다. 아마도 중앙 적분에 스프레드를 즉시 추가하는 것이 가능할 것입니다. (수학적 형식주의의 관점에서) 더 정확하고 더 엄격할 것입니다.
모든 것! 우리는 우리가 원하는 모든 것을 할 수 있는 완전한 기능을 가지고 있습니다. 여기에는 거래의 모든 주요 요소가 포함되며 특정 TS( g(h) 를 통해 분석적으로 지정된 FR)가 있는 경우 보호 명령( SL 및 TP )의 최적 매개변수를 찾기 위한 분석적 표현을 얻을 수 있습니다. DC- Sp 의 커미션과 매개변수 a- 금융 상품의 예측 가능성 에 따른 자본 f 의 몫(나중에 소개하겠습니다).
이상적인 거래 시스템을 향한 추가 진행은 특정 유형의 CS FR에 대한 지식이 있어야만 가능합니다. 그녀 없이는 어디에도 없습니다. 무한히 많은 다른 TS가 있을 수 있기 때문에 이 공식의 문제는 매력적으로 보이지 않습니다. 따라서 우리는 그러한 TS가 우리에게 친숙한 단위 시간당 작동 중에 가져오는 포인트의 수를 최대화한다는 의미에서 최적의 TS를 구성할 가능성을 찾는 것을 목표로 설정합니다. 그리고 우리는 가격 시리즈에 존재하는 패턴의 특성에 대해 예외적인 요구 사항을 부과하지 않고 이 문제를 해결하기 위해 노력할 것입니다. 지금은 그것들이 존재한다고 가정하고, 이 사실이 진짜 코티르와 마틴게일을 구별합니다. DC 커미션을 중단할 수 있을 뿐만 아니라 수입도 받을 수 있습니다.
우리의 추론에서는 최적의 TS를 위한 뇌물 FC의 일반적인 형태에서 진행할 것입니다. 그런 다음 원하는 분포를 가지면 TS 자체를 형식에서 복원하고 매개 변수에 대한 최적화 문제를 해결하기 위한 조건을 얻습니다.
Sergey , 지금 스스로 결정하려고 하는 모든 것은 특정 차량의 작업 조건을 지정하기 위한 요구 사항으로 귀결됩니다. 지금까지 자료를 제시하기 위해 허용된 형식의 틀 내에서는 이것이 필요하지 않습니다. 나는 MTS의 모든 구성 요소의 작업 논리와 서로 간의 관계를 이해할 수 있는 디자인의 일반적인 기능을 전달하려고 합니다. 어떻게, 무엇을 세세하게 정리하느냐가 중요한 것이 아니라, 일반적이고 큰 것이 중요하다. 또한 이 접근 방식에서는 일반적으로 설명을 단순화하기 위해 시스템에 많은 인공 구조물이 도입되어 최종 결과에 흔적을 남기지 않고 결국 자체 파괴되며 건설의 중간 단계에서 잘못됩니다. 무한한 수의 세부 사항을 파헤치기 위해.
계속하자.
임의의 TS 이익의 로그에 대한 표현을 얻었음을 상기시켜 드리겠습니다. 이는 뇌물 FR에 의해 제공되고 작업은 핍당 예치금 f , SL 및 TP 주문의 몫에 의해 결정됩니다. 포인트):
DC 커미션을 담당하는 구성원을 기능에 도입하려면 시스템에 스프레드가 도입될 때 FR 유형이 어떻게 영향을 받는지 알아야 합니다.
무화과에. 왼쪽은 스프레드 없이 운영되는 차량에 대한 뇌물 FR의 보기이고 오른쪽은 10포인트의 스프레드입니다. 뇌물 분배의 성격은 변하지 않고 가로축을 따라 정확히 10포인트 왼쪽으로 이동한 것을 알 수 있다. 그리고 마틴게일에서 작동하는 TS의 첫 번째 경우(MO = 0인 통합 CB - 가격대의 유사체) MO = 0이면 두 번째 경우 MO = Sp = -인 꾸준히 수익성이 없는 TS가 있습니다. 10점. 이제 함수의 가장 일반적인 형태를 결정하는 것이 어렵지 않을 것입니다. 이를 위해 왼쪽 DF g(h + Sp) 와 적분 한계를 Sp 값으로 "이동"해야 하기 때문입니다. 결과 표현식은 변수를 변경하여 쉽게 단순화하고 다음 형식으로 줄입니다.
즉, 스프레드의 존재는 각 거래에서 스프레드와 동일한 크기의 조각을 단순히 빼는 것과 같습니다... 글쎄, 실제로는 그렇습니다. 아마도 중앙 적분에 스프레드를 즉시 추가하는 것이 가능할 것입니다. (수학적 형식주의의 관점에서) 더 정확하고 더 엄격할 것입니다.
모든 것! 우리는 우리가 원하는 모든 것을 할 수 있는 완전한 기능을 가지고 있습니다. 여기에는 거래의 모든 주요 요소가 포함되며 특정 TS( g(h) 를 통해 분석적으로 지정된 FR)가 있는 경우 보호 명령( SL 및 TP )의 최적 매개변수를 찾기 위한 분석적 표현을 얻을 수 있습니다. DC- Sp 의 커미션과 매개변수 a- 금융 상품의 예측 가능성 에 따른 자본 f 의 몫(나중에 소개하겠습니다).
이상적인 거래 시스템을 향한 추가 진행은 특정 유형의 CS FR에 대한 지식이 있어야만 가능합니다. 그녀 없이는 어디에도 없습니다. 무한히 많은 다른 TS가 있을 수 있기 때문에 이 공식의 문제는 매력적으로 보이지 않습니다. 따라서 우리는 그러한 TS가 우리에게 친숙한 단위 시간당 작동 중에 가져오는 포인트의 수를 최대화한다는 의미에서 최적의 TS를 구성할 가능성을 찾는 것을 목표로 설정합니다. 그리고 우리는 가격 시리즈에 존재하는 패턴의 특성에 대해 예외적인 요구 사항을 부과하지 않고 이 문제를 해결하기 위해 노력할 것입니다. 지금은 그것들이 존재한다고 가정하고, 이 사실이 진짜 코티르와 마틴게일을 구별합니다. DC 커미션을 중단할 수 있을 뿐만 아니라 수입도 받을 수 있습니다.
우리의 추론에서는 최적의 TS를 위한 뇌물 FC의 일반적인 형태에서 진행할 것입니다. 그런 다음 원하는 분포를 가지면 TS 자체를 형식에서 복원하고 매개 변수에 대한 최적화 문제를 해결하기 위한 조건을 얻습니다.
조금 있다가...
여기서 한 가지 포인트가 누락되었다고 생각합니다. TP를 배치할 때 h[i] > TP에 대한 거래는 h[i] = TP인 배포 열에 포함됩니다. 즉, 이익이 TP보다 큰 거래는 0이 됩니다. 물론 정확히 동일한 추론이 SL에 기인할 수 있습니다. 손실이 SL보다 작은 거래는 0이 됩니다. 따라서 분포가 크게 변경됩니다. . 공식은 여전히 사실로 남아 있지만.
그건 그렇고, 한 가지 더: 이 공식의 적분은 잘못 적용되었습니다. 왜냐하면 g[i]와 h[i]는 배타적으로 이산 값일 수 있고 따라서 이 함수는 적분될 수 없고 합산되기만 하기 때문입니다.
모든 것! 우리는 우리가 원하는 모든 것을 할 수 있는 완전한 기능을 가지고 있습니다. 여기에는 거래의 모든 주요 요소가 포함되며 특정 TS( g(h) 를 통해 분석적으로 지정된 FR)가 있는 경우 보호 명령( SL 및 TP )의 최적 매개변수를 찾기 위한 분석적 표현을 얻을 수 있습니다. DC- Sp 의 커미션과 매개변수 a- 금융 상품의 예측 가능성 에 따른 자본 f 의 몫(나중에 소개하겠습니다).
이상적인 거래 시스템을 향한 추가 진행은 특정 유형의 CS FR에 대한 지식이 있어야만 가능합니다. 그녀 없이는 어디에도 없습니다. 무한히 많은 다른 TS가 있을 수 있기 때문에 이 공식의 문제는 매력적으로 보이지 않습니다. 따라서 우리는 그러한 TS가 우리에게 친숙한 단위 시간당 연산에 의해 가져오는 포인트의 수를 최대화한다는 의미에서 최적의 TS를 구성할 가능성을 찾는 것을 목표로 설정합니다. 그리고 우리는 가격 시리즈에 존재하는 패턴의 특성에 대해 예외적인 요구 사항을 부과하지 않고 이 문제를 해결하기 위해 노력할 것입니다. 지금은 그것들이 존재한다고 가정하고, 이 사실이 진짜 코티르와 마틴게일을 구별합니다. DC 커미션을 중단할 수 있을 뿐만 아니라 수입도 받을 수 있습니다.
우리의 추론에서는 최적의 TS를 위한 뇌물 FC의 일반적인 형태에서 진행할 것입니다. 그런 다음 원하는 분포를 가지면 TS 자체를 형식에서 복원하고 매개 변수에 대한 최적화 문제를 해결하기 위한 조건을 얻습니다.
조금 있다가...
Neutron , 뇌물 분배는 SL 및 TP의 영향과 효과를 올바르게 분석할 수 없습니다. 따라서 SL 및 TP를 사용하여 뇌물 분배를 진행하십시오. 이를 위해서는 진입 시점부터 퇴장 시점까지 각 시점의 거래에 대한 손익 분배가 필요합니다. 저것들. 제로 모멘트(진입)에서 모든 거래의 결과 = 확률 1의 스프레드를 뺀 값. 그런 다음 최소 시간 간격(시뮬레이션이 더 짧지만 SL 및 TP의 값에 따라 다름) 후에 다음 분포를 작성합니다. 모든 거래 등 테스터를 실행하고 배포판 없이 확인하는 것이 더 쉽습니다.
PS SL 및 TP는 확률을 제거하여 분포를 절단할 뿐만 아니라 둘 사이의 영역을 변형합니다. 그것들이 어떻게 변형되는지는 진입점에서 시간이 지남에 따라 이익/손실이 어떻게 변하는지에 달려 있습니다.
우리는 2개의 배포판을 가지고 있습니다(상기시켜드리겠습니다):
어느 쪽을 말하는 건가요?
먼저 하나에 대해, 다음으로 다른 것에 대해. SL/TP가 추가되면 첫 번째 할당은 어떻게 됩니까? 두 번째가 될 것입니다. 이제 이 전환을 설명하는 방법에 대한 논의가 있습니다.
오늘은 모두 사라졌습니다.
먼저 하나에 대해, 다음으로 다른 것에 대해. SL/TP가 추가되면 첫 번째 할당은 어떻게 됩니까? 두 번째가 될 것입니다. 이제 이 전환을 설명하는 방법에 대한 논의가 있습니다.
오늘은 모두 사라졌습니다.
그리고 어떻게 멈추지 않고 첫 번째를 얻을 수 있습니까? 모든 "불가항력"으로 동일한 행에서 테스트합니다. 아니면 순전히 이론적인 일종의 "정화" 시리즈가 될 것입니다. 일반적으로 이 모든 것이 추상화이지만 지금은 성능에 대한 이유를 알 수 없습니다 :o(
세르게이 , 너야?! 얼굴은 비슷해 보이지만 여권의 이름은 완전히 다릅니다.
아, 결혼하고 아내의 성을 도용했습니까?
그리고 어떻게 멈추지 않고 첫 번째를 얻을 수 있습니까? 모든 "불가항력"으로 동일한 행에서 테스트합니다.
그래서, 분포의 꼬리는 불가항력으로 발전할 것입니다. 누가 진정한 분배가 이상적이어야 한다고 말했는가?
그래서, 분포의 꼬리는 불가항력으로 발전할 것입니다. 누가 진정한 분배가 이상적이어야 한다고 말했는가?
다만, 쓰여진 의미에서 말한 것의 의미가 조금 흐려지기 시작했을 뿐입니다. :에 대한)
세르게이 , 너야?! 얼굴은 비슷해 보이지만 여권의 이름은 완전히 다릅니다.
제가 가장 좋아하는 만화 캐릭터입니다. 더 벤더. ( http://www.futurama.ru/farnsworth.shtml )
아, 결혼하고 아내의 성을 도용했습니까?
당신을 위해 더 재미있을 것입니다 :o)
Mdaa, 이제 당신은 당신과 논쟁 할 수 없습니다-교수. 그래서 나는 내 말을 되돌린다. 모든 것 !
그리고 어떻게 멈추지 않고 첫 번째를 얻을 수 있습니까? 모든 "불가항력"으로 동일한 행에서 테스트합니다. 아니면 순전히 이론적인 일종의 "정화" 시리즈가 될 것입니다. 일반적으로 이 모든 것이 추상화이지만 지금은 성능에 대한 이유를 알 수 없습니다 :o(
Sergey , 지금 스스로 결정하려고 하는 모든 것은 특정 차량의 작업 조건을 지정하기 위한 요구 사항으로 귀결됩니다. 지금까지 자료를 제시하기 위해 허용된 형식의 틀 내에서는 이것이 필요하지 않습니다. 나는 MTS의 모든 구성 요소의 작업 논리와 서로 간의 관계를 이해할 수 있는 디자인의 일반적인 기능을 전달하려고 합니다. 어떻게, 무엇을 세세하게 정리하느냐가 중요한 것이 아니라, 일반적이고 큰 것이 중요하다. 또한 이 접근 방식에서는 일반적으로 설명을 단순화하기 위해 시스템에 많은 인공 구조물이 도입되어 최종 결과에 흔적을 남기지 않고 결국 자체 파괴되며 건설의 중간 단계에서 잘못됩니다. 무한한 수의 세부 사항을 파헤치기 위해.
계속하자.
임의의 TS의 이익 로그에 대한 표현식을 얻었음을 상기하겠습니다. 이 로그는 뇌물의 FR에 의해 제공되고 작업은 1포인트, SL 및 TP 주문당 보증금 f 의 몫에 의해 결정됩니다. (포인트):
DC 커미션을 담당하는 구성원을 기능에 도입하려면 시스템에 스프레드가 도입될 때 FR 유형이 어떻게 영향을 받는지 알아야 합니다.
무화과에. 왼쪽은 스프레드 없이 운영되는 차량에 대한 뇌물 FR의 보기이고 오른쪽은 10포인트의 스프레드입니다. 뇌물 분배의 성격은 변하지 않고 가로축을 따라 정확히 10포인트 왼쪽으로 이동한 것을 알 수 있다. 그리고 마틴게일에서 작동하는 TS의 첫 번째 경우(MO = 0인 통합 CB - 가격대의 유사체) MO = 0이면 두 번째 경우 MO = Sp = -인 꾸준히 수익성이 없는 TS가 있습니다. 10점. 이제 함수의 가장 일반적인 형태를 결정하는 것이 어렵지 않을 것입니다. 이를 위해 왼쪽 DF g(h + Sp) 와 적분 한계를 Sp 값으로 "이동"해야 하기 때문입니다. 결과 표현식은 변수를 변경하여 쉽게 단순화하고 다음 형식으로 줄입니다.
즉, 스프레드의 존재는 각 거래에서 스프레드와 동일한 크기의 조각을 단순히 빼는 것과 같습니다... 글쎄, 실제로는 그렇습니다. 아마도 중앙 적분에 스프레드를 즉시 추가하는 것이 가능할 것입니다. (수학적 형식주의의 관점에서) 더 정확하고 더 엄격할 것입니다.
모든 것! 우리는 우리가 원하는 모든 것을 할 수 있는 완전한 기능을 가지고 있습니다. 여기에는 거래의 모든 주요 요소가 포함되며 특정 TS( g(h) 를 통해 분석적으로 지정된 FR)가 있는 경우 보호 명령( SL 및 TP )의 최적 매개변수를 찾기 위한 분석적 표현을 얻을 수 있습니다. DC- Sp 의 커미션과 매개변수 a- 금융 상품의 예측 가능성 에 따른 자본 f 의 몫(나중에 소개하겠습니다).
이상적인 거래 시스템을 향한 추가 진행은 특정 유형의 CS FR에 대한 지식이 있어야만 가능합니다. 그녀 없이는 어디에도 없습니다. 무한히 많은 다른 TS가 있을 수 있기 때문에 이 공식의 문제는 매력적으로 보이지 않습니다. 따라서 우리는 그러한 TS가 우리에게 친숙한 단위 시간당 작동 중에 가져오는 포인트의 수를 최대화한다는 의미에서 최적의 TS를 구성할 가능성을 찾는 것을 목표로 설정합니다. 그리고 우리는 가격 시리즈에 존재하는 패턴의 특성에 대해 예외적인 요구 사항을 부과하지 않고 이 문제를 해결하기 위해 노력할 것입니다. 지금은 그것들이 존재한다고 가정하고, 이 사실이 진짜 코티르와 마틴게일을 구별합니다. DC 커미션을 중단할 수 있을 뿐만 아니라 수입도 받을 수 있습니다.
우리의 추론에서는 최적의 TS를 위한 뇌물 FC의 일반적인 형태에서 진행할 것입니다. 그런 다음 원하는 분포를 가지면 TS 자체를 형식에서 복원하고 매개 변수에 대한 최적화 문제를 해결하기 위한 조건을 얻습니다.
조금 있다가...
Sergey , 지금 스스로 결정하려고 하는 모든 것은 특정 차량의 작업 조건을 지정하기 위한 요구 사항으로 귀결됩니다. 지금까지 자료를 제시하기 위해 허용된 형식의 틀 내에서는 이것이 필요하지 않습니다. 나는 MTS의 모든 구성 요소의 작업 논리와 서로 간의 관계를 이해할 수 있는 디자인의 일반적인 기능을 전달하려고 합니다. 어떻게, 무엇을 세세하게 정리하느냐가 중요한 것이 아니라, 일반적이고 큰 것이 중요하다. 또한 이 접근 방식에서는 일반적으로 설명을 단순화하기 위해 시스템에 많은 인공 구조물이 도입되어 최종 결과에 흔적을 남기지 않고 결국 자체 파괴되며 건설의 중간 단계에서 잘못됩니다. 무한한 수의 세부 사항을 파헤치기 위해.
계속하자.
임의의 TS 이익의 로그에 대한 표현을 얻었음을 상기시켜 드리겠습니다. 이는 뇌물 FR에 의해 제공되고 작업은 핍당 예치금 f , SL 및 TP 주문의 몫에 의해 결정됩니다. 포인트):
DC 커미션을 담당하는 구성원을 기능에 도입하려면 시스템에 스프레드가 도입될 때 FR 유형이 어떻게 영향을 받는지 알아야 합니다.
무화과에. 왼쪽은 스프레드 없이 운영되는 차량에 대한 뇌물 FR의 보기이고 오른쪽은 10포인트의 스프레드입니다. 뇌물 분배의 성격은 변하지 않고 가로축을 따라 정확히 10포인트 왼쪽으로 이동한 것을 알 수 있다. 그리고 마틴게일에서 작동하는 TS의 첫 번째 경우(MO = 0인 통합 CB - 가격대의 유사체) MO = 0이면 두 번째 경우 MO = Sp = -인 꾸준히 수익성이 없는 TS가 있습니다. 10점. 이제 함수의 가장 일반적인 형태를 결정하는 것이 어렵지 않을 것입니다. 이를 위해 왼쪽 DF g(h + Sp) 와 적분 한계를 Sp 값으로 "이동"해야 하기 때문입니다. 결과 표현식은 변수를 변경하여 쉽게 단순화하고 다음 형식으로 줄입니다.
즉, 스프레드의 존재는 각 거래에서 스프레드와 동일한 크기의 조각을 단순히 빼는 것과 같습니다... 글쎄, 실제로는 그렇습니다. 아마도 중앙 적분에 스프레드를 즉시 추가하는 것이 가능할 것입니다. (수학적 형식주의의 관점에서) 더 정확하고 더 엄격할 것입니다.
모든 것! 우리는 우리가 원하는 모든 것을 할 수 있는 완전한 기능을 가지고 있습니다. 여기에는 거래의 모든 주요 요소가 포함되며 특정 TS( g(h) 를 통해 분석적으로 지정된 FR)가 있는 경우 보호 명령( SL 및 TP )의 최적 매개변수를 찾기 위한 분석적 표현을 얻을 수 있습니다. DC- Sp 의 커미션과 매개변수 a- 금융 상품의 예측 가능성 에 따른 자본 f 의 몫(나중에 소개하겠습니다).
이상적인 거래 시스템을 향한 추가 진행은 특정 유형의 CS FR에 대한 지식이 있어야만 가능합니다. 그녀 없이는 어디에도 없습니다. 무한히 많은 다른 TS가 있을 수 있기 때문에 이 공식의 문제는 매력적으로 보이지 않습니다. 따라서 우리는 그러한 TS가 우리에게 친숙한 단위 시간당 작동 중에 가져오는 포인트의 수를 최대화한다는 의미에서 최적의 TS를 구성할 가능성을 찾는 것을 목표로 설정합니다. 그리고 우리는 가격 시리즈에 존재하는 패턴의 특성에 대해 예외적인 요구 사항을 부과하지 않고 이 문제를 해결하기 위해 노력할 것입니다. 지금은 그것들이 존재한다고 가정하고, 이 사실이 진짜 코티르와 마틴게일을 구별합니다. DC 커미션을 중단할 수 있을 뿐만 아니라 수입도 받을 수 있습니다.
우리의 추론에서는 최적의 TS를 위한 뇌물 FC의 일반적인 형태에서 진행할 것입니다. 그런 다음 원하는 분포를 가지면 TS 자체를 형식에서 복원하고 매개 변수에 대한 최적화 문제를 해결하기 위한 조건을 얻습니다.
조금 있다가...
여기서 한 가지 포인트가 누락되었다고 생각합니다. TP를 배치할 때 h[i] > TP에 대한 거래는 h[i] = TP인 배포 열에 포함됩니다. 즉, 이익이 TP보다 큰 거래는 0이 됩니다. 물론 정확히 동일한 추론이 SL에 기인할 수 있습니다. 손실이 SL보다 작은 거래는 0이 됩니다. 따라서 분포가 크게 변경됩니다. . 공식은 여전히 사실로 남아 있지만.
그건 그렇고, 한 가지 더: 이 공식의 적분은 잘못 적용되었습니다. 왜냐하면 g[i]와 h[i]는 배타적으로 이산 값일 수 있고 따라서 이 함수는 적분될 수 없고 합산되기만 하기 때문입니다.
나는이 주제가 흥미롭고 나에게 가깝다고 말해야합니다. 토론이 계속되기를 기대합니다.
모든 것! 우리는 우리가 원하는 모든 것을 할 수 있는 완전한 기능을 가지고 있습니다. 여기에는 거래의 모든 주요 요소가 포함되며 특정 TS( g(h) 를 통해 분석적으로 지정된 FR)가 있는 경우 보호 명령( SL 및 TP )의 최적 매개변수를 찾기 위한 분석적 표현을 얻을 수 있습니다. DC- Sp 의 커미션과 매개변수 a- 금융 상품의 예측 가능성 에 따른 자본 f 의 몫(나중에 소개하겠습니다).
이상적인 거래 시스템을 향한 추가 진행은 특정 유형의 CS FR에 대한 지식이 있어야만 가능합니다. 그녀 없이는 어디에도 없습니다. 무한히 많은 다른 TS가 있을 수 있기 때문에 이 공식의 문제는 매력적으로 보이지 않습니다. 따라서 우리는 그러한 TS가 우리에게 친숙한 단위 시간당 연산에 의해 가져오는 포인트의 수를 최대화한다는 의미에서 최적의 TS를 구성할 가능성을 찾는 것을 목표로 설정합니다. 그리고 우리는 가격 시리즈에 존재하는 패턴의 특성에 대해 예외적인 요구 사항을 부과하지 않고 이 문제를 해결하기 위해 노력할 것입니다. 지금은 그것들이 존재한다고 가정하고, 이 사실이 진짜 코티르와 마틴게일을 구별합니다. DC 커미션을 중단할 수 있을 뿐만 아니라 수입도 받을 수 있습니다.
우리의 추론에서는 최적의 TS를 위한 뇌물 FC의 일반적인 형태에서 진행할 것입니다. 그런 다음 원하는 분포를 가지면 TS 자체를 형식에서 복원하고 매개 변수에 대한 최적화 문제를 해결하기 위한 조건을 얻습니다.
조금 있다가...
Neutron , 뇌물 분배는 SL 및 TP의 영향과 효과를 올바르게 분석할 수 없습니다. 따라서 SL 및 TP를 사용하여 뇌물 분배를 진행하십시오. 이를 위해서는 진입 시점부터 퇴장 시점까지 각 시점의 거래에 대한 손익 분배가 필요합니다. 저것들. 제로 모멘트(진입)에서 모든 거래의 결과 = 확률 1의 스프레드를 뺀 값. 그런 다음 최소 시간 간격(시뮬레이션이 더 짧지만 SL 및 TP의 값에 따라 다름) 후에 다음 분포를 작성합니다. 모든 거래 등 테스터를 실행하고 배포판 없이 확인하는 것이 더 쉽습니다.
PS SL 및 TP는 확률을 제거하여 분포를 절단할 뿐만 아니라 둘 사이의 영역을 변형합니다. 그것들이 어떻게 변형되는지는 진입점에서 시간이 지남에 따라 이익/손실이 어떻게 변하는지에 달려 있습니다.